[發(fā)明專利]元器件檢測(cè)裝置和方法

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202111344963.X
• 申請(qǐng)日: 2021-11-15
• 公開（公告）號(hào): CN113792725B
• 公開（公告）日: 2022-02-18
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 殷永旸;賈慶生;朱廣鵬;魏偉;侯翼澤
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 南京熊貓電子制造有限公司
• 主分類號(hào): G06V10/22
• 分類號(hào): G06V10/22;G06V10/44;G06V10/56;G06V10/74;G06V10/764;G06K9/62
• 代理公司: 南京天華專利代理有限責(zé)任公司 32218
• 代理人: 劉暢;夏平

本發(fā)明公開了一種元器件檢測(cè)裝置和方法，通過對(duì)元器件的圖像進(jìn)行采集和輸入，并且對(duì)于輸入圖像采用特征點(diǎn)匹配識(shí)別目標(biāo)信息得到元器件的數(shù)量和種類，通過與目標(biāo)圖像信息進(jìn)行比較，判定待測(cè)元器件是否符合測(cè)試要求，從而自動(dòng)檢測(cè)待測(cè)元器件是否合格。本發(fā)明依托于數(shù)字圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)圖像檢測(cè)，不需要人工參與，將傳統(tǒng)主觀目視判別變?yōu)榭陀^圖像判別，可以提高元器件檢測(cè)精度，降低漏檢率和人工成本，提高生產(chǎn)測(cè)試效率。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，是一種元器件檢測(cè)裝置及方法。

背景技術(shù)

在制造業(yè)加工領(lǐng)域，無論是在加工過程中或是最后的檢測(cè)過程中都需要對(duì)于元器件數(shù)量和種類進(jìn)行檢測(cè)，確認(rèn)最后產(chǎn)品生產(chǎn)之后沒有漏料和錯(cuò)料的問題。對(duì)于這一步驟，部分方案是采用人眼檢測(cè)的方法，但是對(duì)于元器件數(shù)量較多或元器件體積較小的情況，該方法很容易產(chǎn)生錯(cuò)漏，而且效率較低。現(xiàn)有其他方案采用AOI設(shè)備中的元器件檢測(cè)的功能進(jìn)行檢測(cè)，相較于傳統(tǒng)的人眼檢測(cè)，該方法準(zhǔn)確率有所提高，但是AOI設(shè)備造價(jià)高昂，并且在檢測(cè)過程中也會(huì)需要人工進(jìn)行參與，沒有做到完全的自動(dòng)化。因此，如何能自動(dòng)、高效、準(zhǔn)確、低成本的對(duì)于元器件數(shù)量和種類進(jìn)行檢測(cè)是需要解決的問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明所解決的技術(shù)問題在于提供一種元器件數(shù)量和種類檢測(cè)裝置及方法，通過對(duì)元器件的圖像進(jìn)行采集和輸入，并且對(duì)于輸入圖像采用圖像處理和識(shí)別技術(shù)得到元器件的數(shù)量和種類，通過與目標(biāo)元器件圖像進(jìn)行比較，判斷待測(cè)元器件是否符合測(cè)試要求，從而自動(dòng)區(qū)分合格品和不合格品。

技術(shù)方案：

一種元器件檢測(cè)方法，它包括以下步驟：

步驟1：控制和執(zhí)行模塊將元器件移動(dòng)至圖像采集模塊的工作區(qū)，圖像采集模塊對(duì)元器件進(jìn)行圖像采集；采集的待測(cè)元器件圖像與預(yù)存的目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)圖像共同輸入至高性能處理器進(jìn)行計(jì)算；

步驟2：對(duì)輸入圖像進(jìn)行預(yù)處理，消除無關(guān)背景信息的干擾信息，保留待測(cè)元器件的色彩和輪廓關(guān)鍵信息，并統(tǒng)一圖片尺寸大小；

步驟3：圖像特征點(diǎn)提取，在不同的圖像的尺度空間上查找關(guān)鍵點(diǎn)，并計(jì)算出關(guān)鍵點(diǎn)的方向；所述關(guān)鍵點(diǎn)是通過對(duì)圖像輪廓提取之后得到的邊緣點(diǎn)和角點(diǎn)；關(guān)鍵點(diǎn)方向：為該關(guān)鍵點(diǎn)處的所有方向?qū)?shù)的最大值的方向，若最大值有多個(gè)相同值，則關(guān)鍵點(diǎn)有多個(gè)方向；

步驟4：圖像特征匹配，從目標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)圖像中選擇特征的描述子，然后與待測(cè)元器件圖像中所有的其他特征計(jì)算相似度，進(jìn)行匹配，并返回最接近的匹配對(duì)；所述特征的描述子：該特征所有關(guān)鍵點(diǎn)在鄰域內(nèi)以選定尺度測(cè)量得出的梯度的集合；

步驟5：篩選良好匹配點(diǎn)；

步驟6：良好匹配點(diǎn)分類；

步驟7：良好匹配點(diǎn)按照類別進(jìn)行框選，并對(duì)目標(biāo)框中的元器件圖像利用圖像特征進(jìn)行二次檢測(cè)：如果檢測(cè)不通過，則排除框選目標(biāo)，重新執(zhí)行步驟7；如果檢測(cè)通過，則對(duì)目標(biāo)元器件信息進(jìn)行保存；

步驟8：將步驟7中所有保存的目標(biāo)元器件框選信息繪制在圖像采集模塊所采集的圖像上，并將繪制好的圖像通過LED液晶顯示屏實(shí)時(shí)顯示；

步驟9：統(tǒng)計(jì)被框選的元器件種類和數(shù)量數(shù)據(jù)，并與預(yù)存的目標(biāo)元器件信息進(jìn)行對(duì)比：通過判斷統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)與目標(biāo)元器件信息是否一致，確定元器件是否合格，并將判斷結(jié)果傳輸給控制和執(zhí)行模塊；

步驟10：控制和執(zhí)行模塊根據(jù)步驟9中的判斷結(jié)果控制下一環(huán)節(jié)執(zhí)行方式：若產(chǎn)品合格，向下一環(huán)節(jié)進(jìn)行傳輸；如果不合格，則將其單獨(dú)檢出。

步驟3中，計(jì)算圖像水平x,豎直y方向的偏導(dǎo)數(shù)l_x和l_y，在x、y兩個(gè)方向上偏導(dǎo)數(shù)l_x和l_y變化均較大的點(diǎn)為角點(diǎn)，僅l_x或l_y變化較大的點(diǎn)為邊緣點(diǎn)。